CN117115293A - 一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质。该方案可以包括：获取用户的位置信息；确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的；采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

Description

一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及计算机数据处理技术领域，尤其涉及一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着科技的发展，生活越来越智能化，不管是出行，参加活动或者是参观等都可以生成对应的二维码作为凭证，用户通过扫码可以进出场所、乘坐交通工具等。现有的二维码多是通过不规则的排布的多个黑白方格得到的二维码，美观性较差。并且当用户处于不同的地点时，显示的二维码不会有太大的变化，这样千篇一律的呈现二维码，不利于提高用户体验。

发明内容

本说明书实施例提供一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质，以解决现有的生成二维码图像的方法存在用户体验性差的问题。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法，包括：

获取用户的位置信息；

确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；

获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的；

采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的装置，包括：

位置信息获取模块，用于获取用户的位置信息；

特征信息确定模块，用于确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；

初始二维码图像数据获取模块，用于获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的；

艺术化处理模块，用于采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

获取用户的位置信息；

确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；

获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的；

采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

本说明书实施例提供的一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现一种生成艺术化码图像的方法。

本说明书一个实施例实现了能够达到以下有益效果：通过获取用户的位置信息以及用于实现用户需求功能的初始二维码图像，可以基于位置信息确定对应的能够表示地理区域的特征相关的特征信息，而后将特征信息与初始二维码图像进行艺术处理，得到艺术化码图像，从而能够在二维码图像中显示地理区域的特征，提高用户归属感，可以提高用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的应用场景示意图；

图2是本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的流程示意图；

图3是本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的泳道图；

图4是本说明书实施例提供的对应于图2的一种生成艺术化码图像的装置的结构示意图；

图5是本说明书实施例提供的对应于图2的一种生成艺术化码图像的设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

现有技术中，生成的用于进入某些场所的二维码、用于出行的二维码以及用于表示用户的名片的二维码等多是黑白码。为了美观性，现在也有一些艺术二维码的生成方式，多是需要用户自行选择的艺术图像或填写图像描述，然后基于用户选择的图像或描述信息生成艺术二维码。这种方式需要用户自行设置的内容较多，对用户要求较高，并且不能体现出针对用户的归属感。

为了解决现有技术中的缺陷，本方案给出了以下实施例：

图1为本说明书实施例中提供的一种生成艺术化码图像的方法的应用场景示意图。

如图1所示，该方案主要可以包括：位置信息1、初始二维码图像2、服务器3以及艺术化码图像4。位置信息1可以是用户在终端已授权的允许获取的位置信息，该位置信息可以用于表示用户所在的位置。初始二维码图像2可以是按照预设编码规则生成的二维码图像，其可以承载有用于实现某种功能的数据序列，如支付功能、收款功能、出行功能、门票功能等。服务器3可以基于接收到的位置信息1，确定该位置信息所在的地理区域内的对应的特征信息，服务器3可以将该特征信息与接收到的初始二维码图像2进行艺术化处理，得到艺术化码图像4，并在用户终端展示艺术化码图像4，艺术化码图像中可以呈现用户所在的地理区域的风格特征，可提高用户的归属感，提高用户使用二维码的体验。

接下来，将针对说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法结合附图进行具体说明：

图2为本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的流程示意图。从程序角度而言，流程的执行主体可以为搭载于应用服务器的程序或应用客户端。

如图2所示，该流程可以包括以下步骤：

步骤202：获取用户的位置信息。

本说明书实施例中用户的位置信息可以是基于用户携带的用户终端中的定位单元获取的，该位置信息是在用户已授权具有显示二维码业务的APP或者小程序等业务程序后，获取到的。

步骤204：确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息。

本说明书实施例中的特征信息可以是用于表示图像特征的文字描述信息，也可以该地理区域中含有的特征的图像信息，也可以是预先训练的风格控制模型等。如，lora模型(Low-Rank Adaptation ofLarge Language Models)，lora模型可以表示SD(stablediffusion)模型中的一种插件，可以在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风、IP或人物等图像，实现定制化需求。服务器可以将文字描述信息、图像或者预先训练的lora模型等与含有这些特征的地理区域建立对应关系，以便特征信息能够表示该地理区域的特征，不会使用其他区域的特征表示该地理区域的特征。

步骤206：获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的。

本说明书实施例中初始二维码图像数据可以是二维码图像，也可以是用于生成二维码图像的数据，如需要通过二维码承载用于实现用户需求功能的数据序列信息等。实际应用中，初始二维码图像可以是按照预设的编码规则生成的，例如常用的QR编码规则、小程序码编码规则等，初始二维码图像可以为静态二维码图像，也可以为动态二维码图像。为保证安全性，生成的二维码图像可以是基于用户的操作生成的在预设时间段内有效的二维码，例如2分钟内、5分钟内有效。

初始二维码图像可以是利用二维码控制网络生成的，例如QR Code ControlNet等。其中二维码可以是根据触发操作对应的业务信息生成的，例如，用于显示交易码、电子码、门票码的操作以及刷新操作等。触发操作可以包括点击可以实现对应功能的图标、点击或摇动可以跳转至实现对应功能的H5页面，可以打开实现对应功能的二维码的语音以及使用打开可以实现对应功能的二维码的特殊手势等至少一种触发操作。刷新操作可以包括点击二维码图像，在显示二维码图像的页面时，摇动用户终端以及语音刷新等至少一种刷新操作。对于上述的位置信息可以是在触发操作后获取到的位置信息，也开始可以是触发操作前最近一次获取到的位置。

步骤208：采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

AIGC(人工智能生成内容，AI Generated Content)，也叫做生成式AI，就是用人工智能来生成内容，它可以用输入数据生成相同或不同种类型的内容。本说明书实施例中可以通过AIGC(AI Generated Content)实现对特征信息以及初始二维码图像的艺术化处理，使得二维码图像中可以呈现出特征信息。

实际应用中，可以建立各个位置信息表示的地理区域与该地理区域中的特征信息的对应关系，可以根据对应关系确定出该地理区域对应的特征信息与二维码图像数据进行融合得到能够体现该地理区域的特点的码图像。艺术化码图像不仅可以实现对应的功能，还是可以展示出用户所在地理区域的某些具有代表性的活动、建筑或者是风俗习惯等，可以体现归属感，也提高了用户的体验。

实际应用中，当特征信息为图像时，也可以采用调整二维码图像与特征图像的像素的方式实现二维码图像与特征图像的融合。具体实现方式可以采用现有的方式这里不再赘述。

应当理解，本说明书一个或多个实施例所述的方法其中部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。

图2中的方法，通过获取用户的位置信息以及用于实现用户需求功能的初始二维码图像，可以基于位置信息确定对应的能够表示地理区域的特征相关的特征信息，而后将特征信息与初始二维码图像进行艺术处理，得到艺术化码图像，从而能够在二维码图像中显示地理区域的特征，提高用户归属感，可以提高用户体验。

基于图2的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，下面进行说明。

为了使得得到的艺术化码图像符合用户所在的地理区域的特征，作为一种实施方式，可选的，本说明书实施例中所述特征信息可以包括能够表示所述位置信息所在的地理区域的特征的图像；所述地理区域包括国家、城市、城市划分区域中至少一种。

本说明书实施例中地理区域可以是预先划分好的，基于预先划分好的地理区域确定该区域的特征。用于表示地理区域的特征的可以是该区域的地标性建筑、该区域的代表物、大型活动、景点、热点事件以及赛事等，可以将这些表示地理区域的特征的图像与该地理区域建立对应关系。可以理解的是图像可以包括地理区域中的标志物图像、景点图像、大型活动图像、热点事件图像以及地标图像等多种类型的图像中的至少一种。以按照城市级别划分地理区域为例，比如表示A市的地理区域特征的建筑是某园林建筑、运动赛事、正在举办的活动、特色小吃或者某纪念馆建筑等，则可以将含有这些特征的图像与A市建立对应关系，以便检测到用户所在位置位于A市的区域内时，可以调用这些表示A市特征的图像生成艺术化码图像。

本说明书实施例中表示地理区域的特征的图像可以是根据用户偏好选取的，比如建筑类型、赛事类型以及活动类型等。也可以是服务器从与该地理区域对应的图像中随机选取的一张图像。针对具有同一种功能的艺术化码图像，属于同一地理区域的不同用户的艺术化码图像体现的特征信息可以是不同的，也可以是相同的。

在基于图像与初始二维码图像数据进行艺术化处理时，可以通过将图像与初始二维码图像数据对应的二维码图像进行融合得到的。在融合过程中，可以将图像与初始二维码图像调整为相同尺寸，并基于初始二维码图像中的填充区域确定图像中与之对应的图像区域，对图像区域进行处理，将处理后得到的数据序列填充至初始二维码图像中对应的填充区域，在填充后，还可以基于图像的剩余图像区域，利用风格迁移模型对填充后的二维码图像的中除填充区域之外的其他区域进行风格迁移，得到艺术化码图像，使得艺术化码图像在不破坏功能的情况下，能够体现地理区域的特征。

实际应用中，可以采用一些低秩适配模型控制图像融合模型的参数，提高图像生成的效率。作为一种实施方式，可选的，本说明书实施例中所述特征信息可以包括所述位置信息对应的区域风格模型；所述区域风格模型具体包括采用所述位置信息表示的地理区域相关的图像训练预设风格模型得到的风格模型。

本说明书实施例中不同的地理区域可以对应不同的区域风格模型，区域风格模型可以包括训练好的lora模型等可以表示区域风格的模型，lora模型是一种低秩适配器(Low-Rank Adaptation)。可以利用区域风格模型控制AIGC算法中的参数，对初始二维码图像进行风格迁移，得到具有该地理区域的特征的艺术化码图像。可以理解的是，lora模型作为SD模型中的一种插件，是可以利用训练好的lora模型控制SD模型中的参数的，从而能够基于lora模型所表示的地理区域的特征的风格图像对初始二维码图像进行风格迁移，得到能够含有该地理区域的特征的艺术化码图像。

本说明书实施例中还可以预先针对不同的地理区域分别训练各个地理区域对应的风格模型，以便可以在获取到用户显示码图像的请求后，可以通过调用预选训练得到的风格模型快速的响应，为用户提供体现当地特征的码图像。可选的，本说明书实施例中所述方法还可以包括：

获取若干个地理区域对应的特征图像；

针对若干个地理区域中的任意地理区域，利用所述任意地理区域对应的特征图像对预设风格模型进行训练，得到与所述任意区域对应的区域风格模型；

建立各个地理区域与对应的区域风格模型的第一对应关系；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体可以包括：

确定所述位置信息所属的地理区域；

根据所述第一对应关系，确定与所述位置信息所属的地理区域对应的区域风格模型。

本说明书实施例中特征图像可以包括古建筑物图像、新建设的标志物图像、活动场所图像、举办赛事的图像、特色小吃图像、可被参观的场所内含有的标志物图像等图像。预设风格模型可以是训练前的lora模型。地理区域可以是按照预设规则划分出的区域，例如按照一些规章制度确定的区域，按照针对某个参考物的位置划分出的区域，如以某条河流为参考物，将该河流以南划分为某个区，以北划分为另一个区；也可以按照地理坐标进行划分，将某个范围内的地理坐标表示的位置确定为一个区域中。本说明书实施例中的地理区域可以表示实际应用中以划分完整的区域，对具体的地理区域的划分这里不作具体限定。例如，地理区域可以表示以国、省、市、区、县、乡镇等不同的级别的区域。可以将属于同一区域的图像分为一类，对lora模型进行训练，得到与该区域对应的训练好的lora模型。若按照城市对地理区域进行划分，可以针对不同的城市生成各个城市各自对应的风格模型。也可以针对一个城市中的不同城区分别训练风格模型。

实际应用中在训练lora模型时，可以通过训练lora模型中的低秩矩阵，得到能够生成与地理区域对应风格的图像的lora模型的目标参数，其中的低秩矩阵可以用于表示lora模型的参数。可以针对不同的地理区域，训练不同的lora模型，并建立第一对应关系。以便能够根据位置信息确定地理区域后，基于第一对应关系确定可以生成表示该地理区域的特征的图像的区域风格模型。比如获取用户已授权的用户位置信息，基于位置信息确定用户在A市，可以采用与A市具有第一对应关系的lora模型用于生成艺术化码图像。区域风格模型可以基于城市的变化进行实时训练更新或者按照预设周期进行训练更新，以便区域风格模型迁移的风格不会缺少地理区域的实时热点等具有时效性的特征信息。

作为一种实施方式，本说明书实施例中可以基于预设的地理区域划分级别对预设模型进行训练，可选的，本说明书实施例中所述地理区域包括所述位置信息所属的城市；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体可以包括：

根据所述位置信息，确定所述用户所在的目标城市；

根据所述第一对应关系，确定所述目标城市对应的目标区域风格模型；所述目标区域风格模型是根据表示所述目标城市的特征的图像对预设模型进行训练得到的。

本说明书实施例中的地理区域还可以划分至比城市更小的区域，比如区县级、乡镇级等。服务器可以基于获取的已授权的用户位置信息与数据库中各个城市区域匹配，确定该位置信息对应的目标城市。目标区域风格模型可以生成表示目标城市特征的特征图像或者是特征风格，使得用户在使用二维码时能够看到目标城市所具有的特色，使用户对目标城市具有归属感。

作为一种实施方式，本说明书实施例中可以采用地理区域中包含的景点信息表示该地理区域的特征，可选的，本书明书实施例中所述位置信息表示的地理区域相关的图像包括所述地理区域中的景点图像；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体可以包括：

根据所述位置信息，确定距离所述位置信息第一预设范围内的景点；

获取所述景点的景点图像。

本说明书实施例中第一预设范围可以表示城市范围、城市区级范围或者是预设的2千米、3千米等半径长度的圆周范围。这里的景点可以是广义的景点，可以表示能够允许用户出入的场所，允许用户在内部或者外围进行观看、参观的场所等。景点可以包括建筑物、自然景区、人工景区、商业街等，也可以包括一些活动的举办场所等。景点图像可以是场所内的某一部分图像，也可以是航拍的场所的鸟瞰图的图像，也可以是场所的外形图的图像等。比如基于用户的位置信息确定距离位置信息第一预设范围内存在一个纪念碑，可以将记录有纪念碑的文字的一面的图像作为景点图像。

作为一种实施方式，可选的，本说明书实施例中若景点为多个，获取距离所述位置信息最近的景点的景点图像；

和/或，根据用户历史旅游信息，确定用户的旅游偏好；根据用户的观光偏好确定符合用户偏好的景点，确定该景点的特征，如景点图像。

本说明书实施例中第一预设范围内存在多个景点时，可以计算各个景点与位置信息之间的距离，确定距离最短的景点的图像作为用于生成艺术化码图像的景点图像。也可以根据用户的历史旅游信息中出入的场所的类型，确定用户的偏好，基于用户的偏好选取符合用户偏好的景点的景点图像。也可以根据用户看过的新闻资讯、旅游攻略以及搜索记录等信息确定用户的偏好，基于用户偏好确定对应的景点图像。

实际应用中，若第一预设范围内存在若干个景点或者一个景点对应多个景点图像时，还可以根据景点的设立时间、被访问次数、等级等因素，对各个景点图像设置权重，基于权重选取景点。也可以设置默认权重，随着后续的使用情况调整权重，如可以在第一次选择景点时，将各个景点图像的权重值设置为相同数值，而后可以将已用于生成艺术化码图像的景点图像的权重降低，避免多次连续被用于生成艺术化码图像，使用户审美疲劳，降低用户体验。

延续上例，比如基于用户的位置信息确定距离位置信息第一预设范围内除了存在纪念碑，还存在海洋馆以及古建筑，景点图像可以包括记录有纪念碑的文字的一面的图像、含有海洋馆的正门的图像、含有海洋馆内某一特色海洋动物的图像、古建筑的鸟瞰图的图像、以及含有古建筑的某一殿室的图像等多个景点的多个景点图像。可以从多张图像中随机选择一张图像确定为景点图像。也可以基于距离，从距离位置信息最近的海洋馆的多张图像中随机选择一张确定为景点图像。也可以基于用户偏好，从用户偏好的古建筑的多张图像中随机选择一张确定为景点图像。也可以基于权重值大小从中选取一张图像作为景点图像。也可以结合上述多种景点图像选取条件选取一张景点图像。具体的景点图像选取方式这里不作限定。

作为一种实施方式，可选的，本说明书实施例中所述位置信息对应的区域风格模型包括采用所述地理区域内的景点图像训练得到的风格模型；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体包括：

确定距离所述位置信息第二预设范围内的景点的景点风格模型；所述景点风格模型是采用所述景点的相关图像训练预设风格模型得到的；

所述采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像，具体可以包括：

利用所述景点风格模型控制扩散模型的参数，对所述初始二维码图像数据进行处理，得到艺术化码图像。

本说明书实施例中第二预设范围可以是与第一预设范围相同的范围大小，也可以是在训练景点风格模型时含有该位置信息的范围。景点风格模型可以是基于第二预设范围内的景点图像训练得到的。利用所述景点风格模型控制扩散模型的参数具体可以表示将lora模型的参数注入SD模型中。以便可以采用SD模型基于景点风格模型生成的风格或者景点图像，对初始二维码图像数据表示的二维码图像进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

本说明书实施例中对初始二维码图像数据表示的二维码图像进行处理时，还可以是采用现有的艺术二维码生成原理处理初始二维码图像，也可以是基于景点风格模型生成的景点图像对初始二维码的数据填充区域进行处理，使得初始二维码图像对应的数据填充区域的图像可以是采用景点图像的数据进行填充，基于景点图像对其他区域进行风格迁移，生成艺术化码图像。这里对使用的对初始二维码图像进行处理的技术手段不作具体限定。

作为一种实施方式，为了更好的将特性信息融合到二维码图像中，还可以针对地理区域中的各个特征物训练各自的风格模型，可选的，本说明书实施例中所述方法还可以包括：

获取若干个地理区域中包含的景点的景点图像；

针对若干个地理区域中的任意地理区域，利用所述任意地理区域中各个景点的景点图像对预设风格模型进行训练，得到各个景点对应的景点风格模型；

建立各个景点与对应的景点风格模型的第二对应关系；

所述确定距离所述位置信息第二预设范围内的景点的景点风格模型，具体可以包括：

根据所述第二对应关系，确定距离所述位置信息第二预设范围内的景点的景点风格模型。

本说明书实施例中若干个地理区域可以表示现有的地理区域，也可以是按照预设的范围如边长为五千米的正方向等划分的。第二对应关系可以是基于景点的位置与景点风格模型建立的，也可以是基于景点的全称等信息与景点风格模型建立的。

本说明书实施例中可以基于预设范围内的各个景点与位置信息之间的距离，选取距离最短的景点，基于第二对应关系，确定对应的景点风格模型；也可以从预设范围内的各个景点中选取符合用户偏好的景点，基于第二对应关系，确定对应的景点风格模型。也可以是基于其他的规则从预设范围内的各个景点中选取符合规则的景点，比如访问量较高或者设立时间较新的景点等等。

作为一种实施方式，可选的，本说明书实施例中所述方法还可以包括：

获取所述用户在第一预设时间段内的历史位置信息；

根据所述历史位置信息，确定所述用户位于所述位置信息表示的地理区域中的总时长；

判断所述总时长是否大于或等于第一预设时长，得到判断结果；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体可以包括：

若所述判断结果表示所述总时长大于或等于第一预设时长，则获取所述位置信息表示的地理区域中第一对象的特征信息；所述第一对象的设立时间与获取所述位置信息的时间的时间差小于或等于预设阈值；

若所述判断结果表示所述总时长小于第一预设时长，则获取所述位置信息表示的地理区域中第二对象的特征信息；所述第二对象可以包括被访问次数大于或等于预设访问次数的对象。

本说明书实施例中第一预设时间段可以是一周、一个月以及一年等时长。总时长可以表示用户在第一预设时间段内位于位置信息所表示的地理区域中的各个时间段之和。第一预设时长可以基于预设时间段的时间长度对应设置，比如若预设时间段为一周，可以将预设时长设置为四天或者五天等；若预设时间段为一个月，可以将预设时长设置为20天、25天、三周等。也可以通过判断总时长在第一预设时间段内的占比是否大于或等于预设占比，得到判断结果，预设占比可以是五分之三、三分之二等。第一对象可以包括建筑、景点、地理区域内的热点新闻、用于参观或娱乐的物体及场所、大型活动的内容等设立时间距离获取用户位置信息的时间较为接近的对象。第二对象可以包括该地理区域中较为热门的或者是推荐度较高的建筑、景点以及参观场所等。服务器可以基于判断结果确定用户是否是该城市的常住居民，若大于或等于第一预设时长，可以确定用户是该城市的常住居民，可以融合上述的第一对象的图像，得到艺术化码图像，若小于预设时长，可以确定用户不是该城市的常住居民，可以第二对象的图像，得到艺术化码图像。

本说明书实施例中可以将时间差小于或等于预设阈值的各个第一对象按照设立时间进行排序，选取设立时间距离获取位置信息的时间最近的设立时间，可以理解为设立时间最晚、最新的。可以将第二对象按照访问次数排序，选取访问次数最高的对象；也可以根据用户的偏好，从符合用户偏好的第二对象中选取访问次数最高的；也可以是基于用户购买的景点门票、赛事门票等选取对应的第二对象。选取的用于生成艺术化码图像的对象可以是基于图像确定的，也可以是基于特征描述信息确定的，也可以是基于lora模型确定的，这里不作具体限定。比如若基于图像确定，那么可以根据第一位置以及第一对应关系确定含有该标志物的图像，可以将该图像与初始二维码图像进行艺术化处理，得到含有该标志物特征的艺术化码图像；若基于特征描述信息确定，那么可以基于表示该标志物特征的特征描述信息与初始二维码图像进行艺术化处理，使得艺术化处理后得到的艺术化码图像具有特征描述信息中含有的特征；若基于lora模型确定，那么可以基于标志物以及第二对应关系确定对应的训练好的lora模型，可以基于lora模型以及初始二维码图像进行艺术化处理，得到具有该标志物特征的艺术化码图像。

作为一种实施方式，可选的，本说明书实施例中所述方法还可以包括：

获取所述用户的历史位置信息；所述历史位置信息包括获取所述位置信息之前的第二预设时间段内获取到的用户的历史位置信息；

根据所述历史位置信息，确定所述用户连续位于所述位置信息表示的地理区域中的连续时长；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体可以包括：

若所述连续时长大于或等于第二预设时长，则根据所述位置信息，确定所述位置信息对应的特征信息。

本说明书实施例中可以通过用户连续位于地理区域的时长，确定用户是否是路过该地理区域。第二预设时间段可以是十二个小时、八个小时或者两天等小于或等于第一预设时间段长度的时长。连续时长大于或等于第二预设时长，可以表示用户不是路过该地理区域，可以基于第一对应关系中对应的图像、特征描述信息或者第二对应关系对应的lora模型对初始二维码图像进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

本说明书实施例中若连续时长小于第二预设时长，可以按照最近一次使用的特征信息来生成艺术化码图像；或者，若连续时长小于第二预设时长，可以确定用户在第二预设时间段内位于各个历史区域中的连续时长，获取连续时长最长的区域的相关特征信息，基于该特征信息生成艺术化码图像。

实际应用中，艺术化码图像可以按照预设更新时间进行刷新，刷新后的艺术化码图像可以是与前一艺术化码图像中含有的特征不相同。比如用户购买了某活动的门票，在9:00-11:00这一时间段内的活动是乒乓球比赛，门票对应的二维码图像可以是采用含有乒乓球赛事特征的特征信息生成的艺术化码图像。14:00-16:00这一时间段内的活动时羽毛球比赛，门票对应的二维码图像可以是采用含有羽毛球赛事特征的特征信息生成的艺术化码图像。

为了更清楚明白的说明本说明书实施例中提供的一种生成艺术化码图像的方法，图3是本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的泳道图。如图3所示，该方法可以包括对应关系生成阶段、艺术化码图像生成阶段以及展示阶段，具体可以包括：

步骤302：服务器获取表示各个地理区域的特征的特征信息。

本说明书实施例中特征信息可以包括含有地理区域的特征的图像、特征描述信息或者是训练好的区域风格模型如lora模型。含有地理区域的特征的图像可以按照地理区域的位置或者名称等与地理区域相关的信息作为关键字查询，得到与地理区域对应的特征图像。特征描述信息可以是用于描述特征图像中的各个特征的信息。训练好的区域风格模型可以是基于地理区域对应的特征图像对预设模型进行训练得到的。

步骤304：服务器可以基于特征信息与对应的地理区域建立对应关系。

本说明书实施例中若特征信息为含有地理区域的特征的图像或特征描述信息，可以建立特征信息与地理区域的第一对应关系。若特征信息为训练好的区域风格模型，可以建立特征信息与地理区域的第二对应关系。

步骤306：终端基于用户的操作生成二维码图像显示请求。

本说明书实施例中的用户的操作可以理解为上述的触发操作，比如点击、摇动终端等操作。二维码图像显示请求中可以包括二维码功能数据序列等与二维码相关的信息。

步骤308：终端基于生成的二维码图像显示请求，获取用户的位置信息。

本说明书实施例中的位置信息是用户已授权允许获取的位置信息，终端中含有定位单元。终端可以在生成二维码图像显示请求后，获取定位单元采集的定位信息并发送至服务器。

步骤310：服务器根据位置信息确定对应的目标地理区域。

本说明书实施例中可以将位置信息与上述各个地理区域进行匹配，将含有该位置信息的地理区域作为目标地理区域。

步骤312：服务器根据对应关系以及目标地理区域，确定对应的目标特征信息。

本说明书实施例中可以根据预设的特征信息确定规则，选取符合规则的对应关系，可以根据符合规则的对应关系确定与目标地理区域对应的目标特征信息。比如预设的特征信息确定规则是基于第二对应关系确定目标特征信息，那么在确定特征信息时，不会采用第一对应关系进行确定。

步骤314：服务器基于所述二维码图像显示请求，对目标特征信息以及初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

本说明书实施例中初始二维码图像数据可以是服务器基于接收的二维码图像显示请求中含有的信息生成的二维码图像，也可以是二维码图像显示请求中含有的用于实现绘制初始二维码图像的数据序列。服务器可以采用AIGC算法对目标特征信息以及初始二维码图像数据进行艺术化处理，可以理解为在初始二维码图像数据的基础上融合目标特征信息，在保留二维码图像的功能的同时，又具有目标地理区域的特征，给用户带来较好的使用体验。

步骤316：终端向用户展示艺术化码图像。

本说明书实施例中艺术化码图像可以是基于多个属于同一地理区域的不同特征信息生成的多个艺术化码图像，可以从中选取符合用户设置的风格类型的图像展示。也可以针对同一个特征信息生成多个艺术化码图像，从中选取可用性较好的艺术化码图像进行展示。

其中，可以通过使用多个不同版本二维码图像分别与同一特征信息进行融合，生成多个艺术化码图像，然后可以根据预设的评分规则对各个艺术化码图像进行评分，将评分最高的艺术化码图像发送至终端。预设评分规则可以包括基于艺术化码图像中的特征与特征信息中含有的特征进行比对，确定各个艺术化码图像中与特征信息中含有的特征一致的条数或者比例，对其中特征一致条数或者比例最高的艺术化码图像进行展示。预设评分规则还可以包括训练好的评分模型，各个艺术化码图像中的异常数据占比等。上述不同版本的初始二维码图像，可以包括按照不同的模板版本、不同掩码等方式生成的二维码图像，还可以包括将二维码图像进行镜像、旋转等操作后得到的二维码图像。

通过上述方法，可以生成艺术化码图像，能够满足用户的个性化需求，提高用户使用二维码的体验，同时也可以向用户展示用户所在地理区域的特征，使得用户具有归属感。

基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的装置。图4为本说明书实施例提供的对应于图2的一种生成艺术化码图像的装置的结构示意图。如图4所示，该装置可以包括：

位置信息获取模块402，用于获取用户的位置信息；

特征信息确定模块404，用于确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；

初始二维码图像数据获取模块406，用于获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的；

艺术化处理模块408，用于采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的设备。

图5为本说明书实施例提供的对应于图2的一种生成艺术化码图像的设备的结构示意图。如图5所示，设备500可以包括：

至少一个处理器510；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器530；其中，

所述存储器530存储有可被所述至少一个处理器510执行的指令520，所述指令被所述至少一个处理器510执行，以使所述至少一个处理器510能够：

获取用户的位置信息；

确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；

获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的；

采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的计算机可读介质。计算机可读介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现上述生成艺术化码图像的方法：

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于图5所示的设备而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、AtmelAT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (13)

1.一种生成艺术化码图像的方法，包括：

获取用户的位置信息；

确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；

获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的；

采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

2.根据权利要求1所述的方法，所述特征信息包括能够表示所述位置信息所在的地理区域的特征的图像；所述地理区域包括国家、城市、城市划分区域中至少一种。

3.根据权利要求1所述的方法，所述特征信息包括所述位置信息对应的区域风格模型；所述区域风格模型具体包括采用所述位置信息表示的地理区域相关的图像训练预设风格模型得到的风格模型。

4.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括：

获取若干个地理区域对应的特征图像；

针对若干个地理区域中的任意地理区域，利用所述任意地理区域对应的特征图像对预设风格模型进行训练，得到与所述任意区域对应的区域风格模型；

建立各个地理区域与对应的区域风格模型的第一对应关系；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体包括：

确定所述位置信息所属的地理区域；

根据所述第一对应关系，确定与所述位置信息所属的地理区域对应的区域风格模型。

5.根据权利要求4所述的方法，所述地理区域包括所述位置信息所属的城市；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体包括：

根据所述位置信息，确定所述用户所在的目标城市；

根据所述第一对应关系，确定所述目标城市对应的目标区域风格模型；所述目标区域风格模型是根据表示所述目标城市的特征的图像对预设模型进行训练得到的。

6.根据权利要求2所述的方法，所述位置信息表示的地理区域相关的图像包括所述地理区域中的景点图像；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体包括：

根据所述位置信息，确定距离所述位置信息第一预设范围内的景点；

获取所述景点的景点图像。

7.根据权利要求3所述的方法，所述位置信息对应的区域风格模型包括采用所述地理区域内的景点图像训练得到的风格模型；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体包括：

确定距离所述位置信息第二预设范围内的景点的景点风格模型；所述景点风格模型是采用所述景点的相关图像训练预设风格模型得到的；

所述采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像，具体包括：

利用所述景点风格模型控制扩散模型的参数，对所述初始二维码图像数据进行处理，得到艺术化码图像。

8.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括：

获取若干个地理区域中包含的景点的景点图像；

针对若干个地理区域中的任意地理区域，利用所述任意地理区域中各个景点的景点图像对预设风格模型进行训练，得到各个景点对应的景点风格模型；

建立各个景点与对应的景点风格模型的第二对应关系；

所述确定距离所述位置信息第二预设范围内的景点的景点风格模型，具体包括：

根据所述第二对应关系，确定距离所述位置信息第二预设范围内的景点的景点风格模型。

9.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

获取所述用户在第一预设时间段内的历史位置信息；

根据所述历史位置信息，确定所述用户位于所述位置信息表示的地理区域中的总时长；

判断所述总时长是否大于或等于第一预设时长，得到判断结果；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体包括：

若所述判断结果表示所述总时长大于或等于第一预设时长，则获取所述位置信息表示的地理区域中第一对象的特征信息；所述第一对象的设立时间与获取所述位置信息的时间的时间差小于或等于预设阈值；

若所述判断结果表示所述总时长小于第一预设时长，则获取所述位置信息表示的地理区域中第二对象的特征信息；所述第二对象包括被访问次数大于或等于预设访问次数的对象。

10.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

获取所述用户的历史位置信息；所述历史位置信息包括获取所述位置信息之前的第二预设时间段内获取到的用户的历史位置信息；

根据所述历史位置信息，确定所述用户连续位于所述位置信息表示的地理区域中的连续时长；

所述确定所述位置信息对应的特征信息，具体包括：

若所述连续时长大于或等于第二预设时长，则根据所述位置信息，确定所述位置信息对应的特征信息。

11.一种生成艺术化码图像的装置，包括：

位置信息获取模块，用于获取用户的位置信息；

特征信息确定模块，用于确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；

初始二维码图像数据获取模块，用于获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的；

艺术化处理模块，用于采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

12.一种生成艺术化码图像的设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

获取用户的位置信息；

确定所述位置信息对应的特征信息；所述特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；

获取初始二维码图像数据；所述初始二维码图像数据是基于用户的触发操作生成的；

采用生成式人工智能算法，对所述特征信息以及所述初始二维码图像数据进行艺术化处理，得到艺术化码图像。

13.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现权利要求1至10中任一项所述的生成艺术化码图像的方法。